模式识别课程实验手写数字和口语数字识别

本工具利用MATLAB开发，训练和识别手写数字模式。软件包含训练及测试图片，使用本工具能够获得高准确率的识别结果。详细信息请参阅附加文档。

分享北京邮电大学模式识别课程的课件资料，内容为《模式识别导论》第八章：模糊模式识别。

这里分享了北京大学模式识别课程的相关内容，希望能为大家的学习提供帮助。内容包括导论、Bayes决策理论、概率密度估计、线性判别函数、神经网络、统计学习理论、SVM等内容，详细涵盖了课程的核心内容和理论基础。

利用 TensorFlow 框架构建 AlexNet 模型，用于识别手写数字，代码实现参考 Kaggle 平台上的开源项目。

使用机器学习方法实现的手写数字识别MATLAB源代码。

希望这份资源能对大家有所帮助。内容包括导论、Bayes决策理论、概率密度估计、线性判别函数、神经网络、统计学习理论、SVM、正则化网络等内容。第二章讨论了Bayes决策理论的基本理论和应用，第三章介绍了概率密度估计的参数估计和非参数估计，第四章涉及了线性判别函数及其在SVM中的应用。特征空间的概念和具体应用也在课件中有所提及。

利用深度学习技术进行手写数字识别的研究，采用MATLAB实现并详细描述了相关代码。

MNIST 数据集可谓是机器学习中的经典数据集之一，挺适合初学者用来练手的。它包含 60,000 幅手写数字图片用作训练数据，另外还有 10,000 幅用于测试的图像。这些图像都挺简单，28×28 的灰度图像，没什么花里胡哨的，直接而有效，训练模型适合。像做数字识别、分类任务时，你可以用它来测试你的模型表现如何。 数据集分为两部分，第一部分是训练数据，第二部分是测试数据。其实它不光适合新手，多人做了基于 MNIST 的研究，甚至各种优化方法也都是用这个数据集作为标准。你可以通过相关链接下载，并通过一些经典的机器学习算法如 SVM 或者神经网络进行测试，看看你的模型能跑得多快，效果如何。 如果你

该项目使用Matlab实现了卷积神经网络（CNN）类的手写数字识别。Yann LeCun设计的CNN已广泛应用于手写数字识别、人脸检测和机器人导航等实际应用中。由于卷积网络的特性，该项目通过Matlab独立实现，不依赖神经网络工具箱的源代码修改。项目提供了预训练的CNN模型，并具备简单的GUI界面，可加载模型进行数字识别。